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Devstral是Mistral AI和All Hands AI推出的专为软件工程任务设计的编程专用模型。Devstral在解决真实世界软件问题上表现出色，在SWE-Bench Verified基准测试中，得分46.8%大幅领先其他开源模型。Devstral支持处理复杂代码库中的上下文关系、识别组件间联系及发现细微的代码错误。Devstral轻量级，能在单个RTX 4090或32GB内存的Mac上
BAGEL是字节跳动开源的多模态基础模型，拥有140亿参数，其中70亿为活跃参数。采用混合变换器专家架构（MoT），通过两个独立编码器分别捕捉图像的像素级和语义级特征。BAGEL遵循“下一个标记组预测”范式进行训练，使用海量多模态标记数据进行预训练，包括语言、图像、视频和网络数据。在性能方面，BAGEL在多模态理解基准测试中超越了Qwen2.5-VL和InternVL-2.5等顶级开源视觉语言模型
mPLUG-Owl3是阿里巴巴推出的通用多模态AI模型，专为理解和处理多图及长视频设计。在保持准确性的同时，显著提升了推理效率，能在4秒内分析完2小时电影。模型采用创新的Hyper Attention模块，优化视觉与语言信息的融合，支持多图场景和长视频理解。mPLUG-Owl3在多个基准测试中达到行业领先水平，其论文、代码和资源已开源，供研究和应用。 mPLUG-Owl3的主要功能 多
NVILA是NVIDIA推出的系列视觉语言模型，能平衡效率和准确性。模型用“先扩展后压缩”策略，有效处理高分辨率图像和长视频。NVILA在训练和微调阶段进行系统优化，减少资源消耗，在多项图像和视频基准测试中达到或超越当前领先模型的准确性，包括Qwen2VL、InternVL和Pixtral在内的多种顶尖开源模型，及GPT-4o和Gemini等专有模型。NVILA引入时间定位、机器人导航和医学成像等
DMind是DMind研究机构发布的专为Web3领域优化的大型语言模型。针对区块链、去中心化金融和智能合约等场景深度优化，使用Web3数据微调采用RLHF技术对齐。DMind在Web3专项基准测试中表现优异，性能远超一线通用模型，推理成本仅为主流大模型的十分之一。包含DMind-1和DMind-1-mini两个版本，前者适合复杂指令和多轮对话，后者轻量级，响应快、延迟低，适合代理部署和链上工具。
II-Agent：一个用于构建和部署智能体的全新开源框架。II-Agent 是一款开源智能助手，旨在简化和增强跨领域的工作流程。它代表了我们与技术互动方式的重大进步——从被动工具转变为能够独立执行复杂任务的智能系统。作为简易的COZE，Dify平替。 ii-agent开源框架，擅长构建跨多个领域工作流的Agent，能独立执行复杂任务已是Agent标配 其技能覆盖研究与核查、内容生成、数据分析可视
fellou开源智能体工作流框架，Eko 2.0 在不同复杂程度上始终表现优异： 简单任务：成功率为 95%（其他产品的成功率为 80-90%） 平均成功率：78%（其他产品成功率为 56-61%） 中等复杂度：成功率为 76%（其他产品的成功率为 49-58%） 困难任务：成功率为 70%（其他产品的成功率为 32-43%） 这些数字背后隐藏着不可靠的自动化工具和企业真正可以依
Sapling AI 是检测文本是否由AI生成的免费在线工具，用户可以通过上传文本或直接粘贴内容进行检测，工具基于机器学习算法分析文本特征，识别出由 AI 模型（如 ChatGPT 和 GPT-4）生成的内容。Sapling 能在短至 50 个字的文本中进行检测，将 AI 生成的部分高亮显示，同时提供整体的 AI 生成内容比例。 Sapling AI Content Detector的主要功能
Gemini Diffusion是谷歌推出的实验性文本扩散模型。与传统自回归模型逐词生成文本不同，基于逐步细化噪声生成输出，能快速迭代纠正错误，让Gemini Diffusion在文本生成任务中表现出色，具备快速响应、生成更连贯文本和迭代细化等能力。Gemini Diffusion性能在外部基准测试中与更大规模模型相当，速度更快。Gemini Diffusion作为实验性演示提供，用户加入等待名单
视觉语言模型（VLM），基于像素空间推理增强模型对视觉信息的理解和推理能力。模型能直接在视觉输入上进行操作，如放大图像区域或选择视频帧，更细致地捕捉视觉细节。Pixel Reasoner用两阶段训练方法，基于指令调优让模型熟悉视觉操作，用好奇心驱动的强化学习激励模型探索像素空间推理。Pixel Reasoner在多个视觉推理基准测试中取得优异的成绩，显著提升视觉密集型任务的性能。 Pixel R
QwenLong-L1-32B 是阿里巴巴集团 Qwen-Doc 团队推出的，基于强化学习训练的首个长文本推理大模型。模型基于渐进式上下文扩展、课程引导的强化学习和难度感知的回顾性采样策略，显著提升在长文本场景下的推理能力。模型在多个长文本文档问答（DocQA）基准测试中表现优异，平均准确率达到了70.7%，超越OpenAI-o3-mini和Qwen3-235B-A22B等现有旗舰模型，且与Cla
Ming-Lite-Omni是蚂蚁集团开源的统一多模态大模型。模型基于MoE架构，融合文本、图像、音频和视频等多种模态的感知能力，具备强大的理解和生成能力。模型在多个模态基准测试中表现出色，在图像识别、视频理解、语音问答等任务上均取得优异成绩。模型支持全模态输入输出，能实现自然流畅的多模态交互，为用户提供一体化的智能体验。Ming-Lite-Omni具备高度的可扩展性，可广泛用在OCR识别、知识问
TripoSG 是 VAST-AI-Research 团队推出的基于大规模修正流（Rectified Flow, RF）模型的高保真 3D 形状合成技术， 通过大规模修正流变换器架构、混合监督训练策略以及高质量数据集，实现了从单张输入图像到高保真 3D 网格模型的生成。TripoSG 在多个基准测试中表现出色，生成的 3D 模型具有更高的细节和更好的输入条件对齐。 TripoSG的主要功能
VRAG-RL是阿里巴巴通义大模型团队推出的视觉感知驱动的多模态RAG推理框架，专注于提升视觉语言模型（VLMs）在处理视觉丰富信息时的检索、推理和理解能力。基于定义视觉感知动作空间，让模型能从粗粒度到细粒度逐步获取信息，更有效地激活模型的推理能力。VRAG-RL引入综合奖励机制，结合检索效率和基于模型的结果奖励，优化模型的检索和生成能力。在多个基准测试中，VRAG-RL显著优于现有方法，展现在视
普林斯顿与复旦推出HistBench和HistAgent，首个人文AI评测基准 普林斯顿大学AI实验室与复旦大学历史学系联手推出了全球首个聚焦历史研究能力的AI评测基准——HistBench，并同步开发了深度嵌入历史研究场景的AI助手——HistAgent。这一成果不仅填补了人文学科AI测试的空白，更为复杂史料处理与多模态理解建立了系统工具框架。 历史是关于时间中的人的
VBench 双榜第一：在 VBench 1.0 和 2.0 都排第一，画面稳定性连 Sora 都要让一分。 1080 p 直接渲染：默认最高 8 秒 1080 p，不用再去 Upscale。 动漫 / LoRA 一键套用：内置 LoRA 效果库，爆款短视频快速起量。 首尾帧接力：把尾帧再丢进去，一镜到底不是事。 内建 48 kHz AI 音效：画面 + 声音一站式搞定，省去到处找 BGM 的麻烦
MiniMax-M1是MiniMax团队最新推出的开源推理模型，基于混合专家架构（MoE）与闪电注意力机制（lightning attention）相结合，总参数量达 4560 亿，每个token激活 459 亿参数。模型超过国内的闭源模型，接近海外的最领先模型，具有业内最高的性价比。MiniMax-M1原生支持 100 万token的上下文长度，提供40 和80K两种推理预算版本，适合处理长输入
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